弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-mdshamimrahman
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 临床数据, 健康指标, 流行病学, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究（Framingham Heart Study）的个人健康数据，用于预测个体未来十年内患冠心病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，可以推测数据收集时间跨度较长，覆盖多年。
地理范围：数据主要来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括多个心血管疾病相关的风险因素，如年龄、性别、教育程度、吸烟情况、血压、胆固醇水平、BMI、心率、血糖等，以及目标变量“TenYearCHD”，表示未来十年内是否患有冠心病。
数据格式：CSV格式，文件名为datasets_4123_6408_framingham.csv，方便进行数据处理和统计分析。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，该研究是流行病学领域的经典研究，为心血管疾病的风险因素识别和预测提供了重要依据。该数据集已进行标准化处理，方便用于建模分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于心血管疾病风险因素的深入研究，预测模型的构建与评估，以及不同风险因素对疾病发生概率的影响分析。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、个性化健康管理、疾病预防等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构的决策制定，例如制定针对高危人群的干预策略和健康管理计划。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解心血管疾病的风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素，构建预测模型，提升对个体患病风险的评估能力，从而实现疾病的早期预防和干预。
